ianzeng123
2
Подписаться
319
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой трендовую торговую систему, которая сочетает в себе индикатор динамических колебаний Чанд ((CMO) и индикатор процентной доли буринской полосы ((%B)). Она использует анализ изменений в динамике цены и волатильности, чтобы поймать возможности для прорыва в рыночной тенденции.
Стратегический принцип
Стратегия использует два основных технических показателя:
- Процентная доля буринской зоны ((%B): для определения состояния перепродажи используется сравнительное положение цены в буринской зоне. Когда %B ниже 0,2 означает, что цена близка к понижению, возможен отскок; когда %B выше 0,8 означает, что цена близка к повышению.
- Индикатор динамического колебания Чандра ((CMO): измеряет динамику цены, рассчитывая разницу между повышением и понижением. CMO от отрицательного перехода к положительному означает динамику от нуля к плюсу, от положительного перехода к отрицательному - динамику от плюса к нулю.
Логика генерации торгового сигнала:
- Положительные условия: открытие позиции при 0.2 на %B и 0 на CMO
- Условия для пустоты: пустота при прохождении 0.8 при %B и 0 при CMO
Стратегические преимущества
- Высокая надежность сигнала: эффективное отфильтрование ложных сигналов с помощью объединения двухмерных показателей динамики и колебаний
- Риск-прибыль выше: прибыль в начале тренда, больше возможностей для получения прибыли
- Эластичность: стратегии могут работать в различных рыночных условиях, как для захвата тенденций, так и для получения прибыли в нестабильных рынках
- Настраиваемые параметры: трейдеры могут настраивать параметры для Бринбета и CMO в зависимости от особенностей разных сортов
- Визуализация: стратегия предоставляет интуитивно понятный графический интерфейс для анализа и оценки
Стратегический риск
- Риск ложного прорыва: рынок может получить ложный сигнал прорыва, что приведет к убыткам в торговле
- Риск скольжения: возможна большая потеря скольжения при сильных колебаниях
- Риск обратного тренда: если рынок внезапно изменится, может не быть возможности вовремя остановить убытки
- Риск оптимизации параметров: чрезмерная оптимизация параметров может привести к тому, что стратегия будет плохо работать в реальном мире
- Зависимость от рыночных условий: в некоторых рыночных условиях эффективность стратегии может быть недостаточно высокой
Предложения по контролю рисков:
- Установите разумный стоп-лост.
- Контроль над долей капитала в каждой сделке
- Регулярно проверять и корректировать параметры стратегии
- Сравнение с другими техническими показателями
Направление оптимизации стратегии
- Введение фильтра тренда: можно добавить такие показатели, как скользящие средние, чтобы подтвердить направление общего тренда
- Совершенствование механизмов сдерживания убытков: создание динамичных сдерживающих сдерживающих программ для повышения эффективности использования средств
- Самостоятельная адаптация параметров оптимизации: автоматическая коррекция параметров Брин-Бенда и CMO в зависимости от рыночных колебаний
- Увеличение объема анализа: объединение показателей объема для проверки эффективности прорыва
- Фильтрация по времени: избегайте торговли в периоды низкой волатильности
Подвести итог
Это систематизированная торговая стратегия, основанная на техническом анализе, для захвата рыночных трендовых возможностей путем сочетания динамики и показателей волатильности. Стратегия разработана разумно, имеет высокую практичность и масштабируемость. С разумным контролем риска и постоянной оптимизацией стратегия может обеспечить трейдерам стабильную возможность получения прибыли.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-02-22 00:00:00
end: 2024-12-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("CMO + Bollinger Bands (%B) Strategy", overlay=true)
// Parameters for Bollinger Bands
bb_length = input.int(20, title="Bollinger Bands Length")
bb_mult = input.float(2.0, title="Bollinger Bands Multiplier")
// Calculate Bollinger Bands
basis = ta.sma(close, bb_length)
dev = bb_mult * ta.stdev(close, bb_length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// Calculate %B
percentB = (close - lower) / (upper - lower)
// Parameters for Chande Momentum Oscillator
cmo_length = input.int(14, title="CMO Length")
// Calculate CMO
cmo = ta.cmo(close, cmo_length)
// Plot Bollinger Bands and %B
plot(basis, color=color.blue, title="Basis")
p1 = plot(upper, color=color.red, title="Upper Band")
p2 = plot(lower, color=color.green, title="Lower Band")
fill(p1, p2, color=color.rgb(173, 216, 230, 90), title="Bollinger Bands Fill")
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)
hline(0.8, "Upper %B Threshold", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed)
hline(0.2, "Lower %B Threshold", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed)
// Plot CMO
plot(cmo, title="Chande Momentum Oscillator", color=color.purple)
hline(0, "CMO Zero Line", color=color.gray)
// Calculate crossover and crossunder for consistency
crossover_pB_0_2 = ta.crossover(percentB, 0.2)
crossover_cmo_0 = ta.crossover(cmo, 0)
crossunder_pB_0_8 = ta.crossunder(percentB, 0.8)
crossunder_cmo_0 = ta.crossunder(cmo, 0)
// Buy Signal
longCondition = crossover_pB_0_2 and crossover_cmo_0
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Sell Signal
shortCondition = crossunder_pB_0_8 and crossunder_cmo_0
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Display signals on the chart
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")